Искусственный интеллект в финансовом секторе
О курсе
Курс посвящён практическим аспектам использования ИИ в финансовом секторе — от базовых концепций до отраслевых кейсов. Слушатели изучат, как технологии искусственного интеллекта в финансовом секторе применяются для оптимизации рутинных процессов, в том числе быстрый поиск данных, автоматизация расчетов и подготовка презентационных материалов.
Программа охватывает машинное обучение, большие языковые модели и предиктивную аналитику, а также инструменты для обработки больших данных, принятия решений и работы с текстами.
Практическая часть построена на разборе кейсов применения искусственного интеллекта в финансовом секторе от рутинных процедур до цифровой трансформации.
В итоге формируется понимание, где применение ИИ в финансовом секторе даёт измеримый эффект, а где его внедрение сопряжено с рисками и нецелесообразно.
Для кого этот курс
- Руководители
- Аналитики
- Менеджеры
Программа
- Введение в искусственный интеллект (ИИ)
- Понятие искусственного интеллекта: определение, ключевые направления развития
- Отличие ИИ от традиционных автоматизированных систем
- Общая классификация технологий ИИ: слабый и сильный ИИ, узкоспециализированные системы
- Машинное обучение и нейронные сети: понятия, различия, применение
- Что такое машинное обучение: принципы работы, виды обучения
- Нейронные сети: принципы работы, архитектура, области применения
- Соотношение понятий: ИИ, машинное обучение, нейронные сети
- Инструменты искусственного интеллекта
- Обзор современных ИИ-платформ и решений (включая генеративный ИИ, LLM, системы анализа данных)
- Большие языковые модели
- Предиктивные инструменты
- Инструменты для обработки больших данных, визуализации и принятия решений
- Практика – разбор кейса
- Основы промпт-инжиниринга
- Что такое промпт и зачем он нужен
- Принципы составления эффективных промптов для решения прикладных задач
- Практические примеры: подготовка отчётов, анализ регламентов, формулирование решений, работа с документацией
- Ограничения и риски при использовании генеративного ИИ
- Практика – разбор кейса
- Практическое применение ИИ
- Кейсы использования ИИ локально, для решения рутинных задач
- Примеры использования ИИ для цифровой трансформации
- Опыт ведущих мировых компаний
- Интерактивная практика и групповые задания
- Работа с реальными сценариями, близкими к деятельности вашей компании — обсуждение и сбор гипотез
- Подготовка кейсов и обработка гипотез по группам (2 группы) с преподавателями
- Разбор сформированных кейсов (презентация результатов групп): выявление возможностей внедрения ИИ, дискуссия
- Обсуждение стратегических инициатив и барьеров цифровой трансформации
